【零售】《數(shù)據(jù)分析思維及應用》
【零售】《數(shù)據(jù)分析思維及應用》詳細內(nèi)容
【零售】《數(shù)據(jù)分析思維及應用》
一、數(shù)據(jù)思維的基礎(chǔ)認知(2小時)
數(shù)據(jù)分析的目的是科學決策,賦能業(yè)務效率數(shù)據(jù)思維,是“數(shù)據(jù)+算力+算法”的融合
數(shù)據(jù),從人工錄入數(shù)據(jù)到互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)自動獲取
算力,從人腦+BI報表,到到云計算算法,模型思維,從人工建模到AI智能
數(shù)據(jù)分析的流程:建立模型、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應用
商業(yè)模型:圍繞業(yè)績和利潤增長模型
數(shù)據(jù)采集:依托業(yè)務中臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)流入
數(shù)據(jù)分析:依托商業(yè)模型和數(shù)據(jù)分析方法展開分析
數(shù)據(jù)應用:以數(shù)據(jù)報告指導業(yè)務運營
【案例】皇家頂派女鞋借助數(shù)據(jù)分析,優(yōu)化產(chǎn)品供應結(jié)構(gòu),提升產(chǎn)品銷售效率
二、常見的商業(yè)運營模型及數(shù)據(jù)分析方法(3.5個小時)
1.模型一:產(chǎn)品+渠道:找到影響銷售的因素:產(chǎn)品還是渠道,并進行提升
(1)產(chǎn)品銷售結(jié)構(gòu)分析-對比分析
(2)渠道銷售分析-群組拆分分析
2.模型二:平臺+流量:找到影響銷售的因素:流量、轉(zhuǎn)化率、客戶單價,并進行提升
(1)要素拆解-檢驗假設分析法和AB對照法
(2)要素提升-同環(huán)比分析與邏輯樹分析
(3)流量來源分析-精益分析(回歸分析)
(4)轉(zhuǎn)化率分析-回歸分析)
3.模型三:媒體+粉絲:找到影響銷售的因素:賬號、粉絲量、流量、轉(zhuǎn)化率等
(1)對照分析:找到賬號運營的差異
(2)流量來源分析-精益分析(回歸分析)
(3)轉(zhuǎn)化率分析-回歸分析
(4)粉絲分析-回歸分析與正態(tài)分布
4.模型四:私域+用戶;找到影響銷售的因素:用戶量、用戶價值結(jié)構(gòu)、用戶ARPU值等
(1)AARRR-用戶價值層級分析
(2)RFM分析:三維用戶價值分析
(3)ARPU分析:用戶平均價值分析
(4)會員等級結(jié)構(gòu)分析-8/2法則
(5)觸點分析:觸點價值分析
(6)新開業(yè)務分析:檢驗假設分析
數(shù)據(jù)分析工具及報表(0.5小時)
Excel分析
智能BI
數(shù)字化數(shù)據(jù)中臺
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